विंडबॉर्न सिस्टम्स को मिला अमेरिकी वायु सेना का बड़ा और भारी-भरकम वेदर बैलून डेटा अनुबंध

सरकारी सहयोग और अनुबंध के आंकड़े

यह कंपनी पहले से ही अमेरिकी सरकार के साथ मिलकर काम करती रही है, जिसमें नेशनल वेदर सर्विस के साथ-साथ अमेरिकी वायु सेना और नौसेना भी प्रमुख हैं, लेकिन यह इस स्टार्टअप द्वारा हासिल किया गया अब तक का सबसे बड़ा एकल अनुबंध है। इस पूरे समझौते की अधिकतम सीमा 4.9 करोड़ डॉलर तय की गई है, हालांकि वायु सेना केवल तभी भुगतान करेगी जब उसे डेटा की आवश्यकता होगी। वायु सेना विशिष्ट समय पर विशिष्ट क्षेत्रों के लिए अपने आर्डर दे सकती है। इस व्यवस्था के तहत अब तक 17 लाख डॉलर के आर्डर दिए जा चुके हैं, और कंपनी के अधिकारियों को उम्मीद है कि आने वाले समय में ऐसे और भी कई आर्डर मिलेंगे।

विंडबॉर्न के सह-संस्थापक और सीटीओ आंद्रे सुश्को ने बताया कि यह मुख्य रूप से एक ऐसा जरिया है जिसके माध्यम से बैलून के इस पूरे बेड़े के निरंतर विकास को समर्थन मिल सकता है। इसके अलावा, इससे अनुसंधान और विकास कार्यों को भी बढ़ावा मिलेगा ताकि इन वेदर बैलून के हार्डवेयर और कार्यक्षमता में और अधिक सुधार किया जा सके। बिना किसी प्रतिस्पर्धी बोली के दिए गए इस अनुबंध के बारे में उनका कहना था कि यह सरकार की ओर से एक ऐसा निर्णय है जो यह साबित करता है कि वैश्विक डेटा एकत्र करने की इस क्षमता के मामले में उनकी परिचालन आवश्यकताओं को पूरा करने के लिए उनकी कंपनी अकेली सक्षम इकाई थी।

फंडिंग और आधुनिक वेदरमेश 6 मॉडल

विंडबॉर्न के सीईओ जॉन डीन ने अगस्त में बताया था कि कंपनी ने अपने कारोबार के दायरे को और बढ़ाने के लिए 3.7 करोड़ डॉलर का सीरीज बी फंडिंग दौर जुटाया था। इस साल की शुरुआत में गर्मियों के दौरान, कंपनी ने अपने पूर्वानुमान मॉडल का नवीनतम संस्करण वेदरमेश 6 जारी किया था। कंपनी का कहना है कि यह मॉडल यूरोपियन सेंटर फॉर मीडियम-RANGE वेदर फोरकास्ट्स (ECMWF) द्वारा संचालित पारंपरिक मॉडल की तुलना में अधिक सटीक मौसम पूर्वानुमान प्रदान करता है, जो भौतिकी के नियमों का उपयोग करके वायुमंडल का अनुकरण करता है।

एआई आधारित मौसम पूर्वानुमान का बढ़ता दायरा

ट्रांसफार्मर मॉडल आर्किटेक्चर के आगमन और कुछ साल पहले ECMWF द्वारा एक विशाल मौसम डेटासेट जारी किए जाने के बाद से, एआई आधारित मौसम पूर्वानुमान तकनीक डीप-लर्निंग के सबसे उपयोगी क्षेत्रों में से एक बन गई है। इससे पहले मौसम विज्ञानी महंगे सुपर कंप्यूटरों पर निर्भर रहते थे जो जटिल समीकरणों को हल करके यह अनुमान लगाते थे कि वायुमंडल कैसे काम करता है। अब एंड-टू-एंड लर्निंग दशकों के मौसम डेटा का विश्लेषण करके पारंपरिक तरीकों की तुलना में अधिक तेजी से भविष्यवाणियां जारी कर सकती है।

अग्रणी लैब्स और सरकारी एजेंसियों द्वारा विकसित किए गए ये मॉडल पारंपरिक पूर्वानुमानों की तुलना में अधिक सटीक साबित हो रहे हैं, हालांकि यह अभी भी एक चुनौतीपूर्ण क्षेत्र है जहां मौसम की उपयोगी समझ विकसित करने के लिए दोनों प्रकार के पूर्वानुमानों की आवश्यकता होती है। गूगल डीपमाइंड का नवीनतम मौसम मॉडल महत्वपूर्ण नई क्षमताएं प्रदान करता है, और इसके चक्रवात पूर्वानुमान उपकरण अमेरिकी सरकार के लिए हरिकेन सीजन से निपटने में तेजी से केंद्रीय भूमिका निभा रहे हैं।

तूफान की आंख में बैलून भेजने की अनूठी उपलब्धि

अगस्त में विंडबॉर्न ने एक ऐसी ऐतिहासिक उपलब्धि हासिल की जिसके तहत उसने बिना इंजन वाले अनपावर्ड फ्लाइट सिस्टम को सीधे एक टाइफून की आंख के भीतर डेटा एकत्र करने के लिए सफलतापूर्वक भेजा। कंपनी अपने बैलून की ऊंचाई को नियंत्रित करके, हवा बाहर निकालकर, या बैलास्ट के रूप में ले जाए जाने वाले रेत को गिराकर उन्हें मनचाही दिशा में ले जाती है ताकि वे उन हवाओं के जरिए सही जगह पर पहुंच सकें जहां उनकी जरूरत होती है।

आंद्रे सुश्को का कहना है कि यह एक बेहद नया कदम है और इसके लिए मुख्य रूप से दो चीजें जरूरी हैं। पहली यह कि आपके पास बेहतरीन हवा और मौसम के मॉडल होने चाहिए और आपको उन्हें नेविगेट करना आना चाहिए, तथा दूसरी यह कि आपके पास पर्याप्त बड़ा बेड़ा होना चाहिए ताकि आपके बैलून हमेशा सही स्थानों पर मौजूद रहें। यह पहला मौका है जब किसी वास्तविक परिचालन संबंधी निर्णयों के लिए डीप-लर्निंग मॉडल का उपयोग किया गया है।